多数の物体が写る深度画像からのObject Proposal

抄録

本研究では，深度画像を入力として，画像中の物体を極力少ない候補領域で網羅するObject proposal手法を提案する．既存研究では，個々の物体を正確に捉えた候補領域は物体境界を跨がないという着想のもと，可視光画像から抽出した画像境界を手がかりとして候補領域を出力している．しかし，可視光画像から得られる画像境界には物体間の境界と物体の模様が混在するため，これらの手法では，特に画像中に多数の物体が写り込んでいた場合に，画像中の物体を少ない数の候補領域で正確に網羅することができなかった．そこで提案手法では，物体境界のみを容易に取得可能な深度センサを活用し，得られた深度画像の画像境界を手がかりとして，画像境界を跨がずかつ領域中央部に画像境界を含まないような領域を候補領域として出力する．提案手法を多数の物体が写り込んだデータセットで評価したところ，既存手法に比べ，より少ない候補領域で画像中の物体を網羅的に検出できることを確認した．